torch.diff

torch.diff(input, n=1, dim=-1, prepend=None, append=None) → Tensor

Вычисляет n-ю прямую разность вдоль заданного измерения.

Разности первого порядка задаются как out[i] = input[i + 1] - input[i]. Разности более высокого порядка вычисляются рекурсивным применением torch.diff().

Параметры:

• input (Tensor) – тензор, для которого вычисляются разности
• n (int, optional) – количество рекурсивных вычислений разности
• dim (int, optional) – измерение, вдоль которого вычисляется разность. По умолчанию последнее измерение.
• prepend (Tensor, optional) – значения, добавляемые в начало или конец input вдоль dim перед вычислением разности. Их размерность должна соответствовать размерности input, а их форма должна совпадать с формой input, за исключением dim.
• append (Tensor, optional) – значения, добавляемые в начало или конец input вдоль dim перед вычислением разности. Их размерность должна соответствовать размерности input, а их форма должна совпадать с формой input, за исключением dim.

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.tensor([1, 3, 2])
>>> torch.diff(a)
tensor([ 2, -1])
>>> b = torch.tensor([4, 5])
>>> torch.diff(a, append=b)
tensor([ 2, -1,  2,  1])
>>> c = torch.tensor([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
>>> torch.diff(c, dim=0)
tensor([[2, 2, 2]])
>>> torch.diff(c, dim=1)
tensor([[1, 1],
        [1, 1]])